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bias issue
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缓解模型对持续测试时间调整的偏见
本文研究了在不断变化的目标领域中将源预训练模型适应的困难任务，发现源模型对目标数据流分布的不断改变表现出高度偏向的预测，本文提出了一种解决偏见问题的方法，并在现有的连续测试时间适应方法基础上取得了显著的性能提升，而适应时间开销并不大。
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4 months ago
MM
UER: 在线持续学习的启发式偏差解决方法
在线连续学习通过对连续数据流进行单次遍历来不断训练神经网络。通过将点积 logit 分解为角因子和模因子，我们发现偏差问题主要出现在角因子中，并利用模因子来平衡新旧知识以解决偏差问题。在三个数据集上的实验证明，解决偏差问题的启发式方法 UE
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10 months ago
通过具有学习保证的加权投票提高牺牲准确性的公平性
针对机器学习系统中偏见问题严重影响公平性的现状，我们提出了一种通过加权投票对预测结果进行校正的分析方法，同时基于该分析提出了一种基于主导和帕累托最优概念的修剪方法，能够在保证较小的准确性下提高公平性，实验证明该方法较为可行。
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a year ago
无偏知识蒸馏推荐
本文提出了一种新的知识蒸馏方法，即分层蒸馏策略，用于解决推荐系统中已有的知识蒸馏方法中存在的推荐偏差问题。该方法通过对热门物品进行分层处理，提取每个组中的排名知识，用于监督学生模型的学习，避免了推荐结果的不准确和不公平。
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2 years ago
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